南山25米射电望远镜为修正型卡塞格伦天线，1993年建成并投入使用，经过升级改造后口径扩大到26米，新的26米南山射电望远镜承担着重要的国际合作及国内重大课题的天文观测任务，是欧洲甚长基线干涉网、国际动力测地网 ...
、俄罗斯低频VLBI网、东亚VLBI网4个国际合作组织的正式成员。
NSRT数据集包括脉冲星、分子谱线和日变源观测数据，NSRT从2010年1月开始使用18厘米制冷接收机和DFB对近300颗脉冲星进行测时观测，DFB数据产生于2010年，每年的原始数据20TB左右。
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自10月8日以来，会议网站共收到来自中国科学院天文台站系统、高校、中学、科技场馆、IT科研院所，以及香港、澳门和部队单位等近40个单位，150多名人员的注册信息。机器学习（ML）和人工智能（AI）能否在多信使天文学时代大显身手？ 中国虚拟天文台与天文信息学2018年学术年会将于2018年11月21-25日在江西景德镇召开。本届学术年会的主题为 “天文学中的机器学习和人工智能（ML and AI in Astronomy）”，将聚焦于机器学习和人工智能技术在天文学中的最新和潜在应用。 ...会议地点：江西景德镇 会议时间：2018年11月21-25日 会议网站：http://www.china-vo.org/events/cvo2018/index.html 本年会合作伙伴 ...
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以云计算、机器学习为代表的新技术在大数据领域得到了广泛的应用,促进了一大批科研成果的产出。为使科研人员能够深入了解云计算及机器学习的原理及技术，国家天文科学数据中心根据《国家天文台2021年度职工培训计划》安排，将于2021年9月27-28日在国家天文台A601会议室举办云计算与机器学习的技术培训 ...2009年从中国科学院计算技术研究所获得计算机应用工学博士，2009年至2013年先后在香港城市大学、香港中文大学和新加坡南洋理工大学留学，2014年入选中国科学院“百人计划”引进海外高层次人才类 ...主要讲授基于公有云的大数据处理与机器学习平台在科研中的应用。 李长华，国家天文科学数据中心项目高级工程师，拥有多年云计算、高性能计算平台建设经验，主要研究方向为天文信息技术与大数据处理、机器学习。参与方式和网址将于培训前一天在公众号“虚拟天文台”相关通知推送下方公布，敬请关注。
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申请用户遍布国内天文研究机构及高校，主要有：国家天文台、云南天文台、紫金山天文台、上海天文台、高能物理研究所、北京大学、清华大学、中国科技大学、南京大学、北京师范大学、广州大学、台湾大学、香港大学、山西师范大学等机构 ...
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申请用户遍布国内天文研究机构及高校，主要有：国家天文台、云南天文台、紫金山天文台、上海天文台、北京大学、清华大学、中国科技大学、南京大学、北京师范大学、南京师范大学、国家授时中心、广州大学、中国极地研究中心 ...、贵州大学、澳门科技大学、香港大学、山西师范大学等机构；此外还有国外的用户，如：韩国天文与空间科学研究所、Aarhus University等。
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正如一名选手所说，这次大赛给了普通人一个近距离接触天文数据的圆梦机会，借助互联网新技术，“民间天文科考队”的阵容越来越强大。截至3月12日初赛结束，全球共计近千支队伍报名参赛，覆盖中国大陆、中国香港、中国台湾、美国、澳大利亚等多个国家和地区。有意思的是，选手中很多都是第一次接触天文光谱数据，并且四分之一是普通公司职员，借助国家天文台与阿里云提供的数据开放平台，更多人可以尝试接触天文科研、机器学习等新领域。3月16日，大赛将进入复赛阶段，阿里云将为参赛选手提供机器学习PAI平台，其支持主流的深度学习框架，包含tensorflow、caffe、MXNET。“天文数据挖掘”天池大赛大赛官网 ...
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决赛评委会由来自国家天文台、阿里云、中科院计算机网络信息中心等单位的天文学、云计算、大数据领域专家10人组成。选手覆盖了中国大陆、中国香港、中国台湾、美国、澳大利亚等5个国家和地区。3月15日，大赛进入复赛阶段。
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值得注意的是，本次年会是第一次同时有来自台湾、香港、澳门和大陆，即两岸四地天文科研及科普工作者参加的会议。本届学术年会由国家天文台主办，景德镇学院承办。 ...本届学术年会的主题为 “天文学中的机器学习和人工智能（ML and AI in Astronomy）”，聚焦于机器学习和人工智能技术在天文学中的最新和潜在应用。 ...国家天文台FAST首席科学家李菂研究员做大会主题报告 《机器学习与FAST》 本次会议研讨主题包括但不限于以下几个方面： ※ 机器学习和人工智能技术 ※ 数据挖掘、知识发现与信息提取 ...※ 程控望远镜与自主观测 ※ 天文领域的标准和规范 ※ 多波段多信使数据的融合 ※ PB量级数据的存储和管理 ※ 超高IO网络、硬件和软件系统 ※ 云计算大数据技术的天文学应用 ...天文信息学这个交叉学科的魅力和勃勃生机在会议期间体现得淋漓尽致。 ...
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本文提供了一个用于太阳磁图超分辨率的多分支深度神经网络。数据集包含了MDI和HMI磁图的配对。这些数据被用来训练深度神经网络。
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本文提供了一个用于太阳磁图超分辨率的多分支深度神经网络。数据集包含了MDI和HMI磁图的配对。这些数据被用来训练深度神经网络。
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图2：对科学数据栏目的功能进行了细分 考虑到天文专业用户日常工作需要，中心对原有网站功能进行了整合。网站底部的致谢模板和使用指南，可以帮助用户更好地使用网站数据资源与服务。 图3：特色服务成为专业人士的必备工具 社会公众及天文爱好者 中心重视科学数据在科普教育中的应用。新版网站增加了最新研发的日食计算器，为公众规划日食观测提供方便的信息查询。图4：网站列出了最新的公众科普活动 新版网站还增加了全站统一检索功能。网站功能还在不断优化，如您在使用的过程中有任何意见或建议，欢迎及时向我们反馈！
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此次培训为我国和东亚的天文科研人员和学生们提供了一个面对面学习交流应用统计学和R语言工具分析天文数据的机会，促进东亚天文学者在天文统计学、大数据等领域的合作和交流。来自东京大学、蒙古国立大学、越南国家空间中心、智利大学、香港大学、清华大学、北京大学、南京大学、广州大学、上海交通大学、华中科技大学、中国科学院国家天文台、紫金山天文台、上海天文台、云南天文台、新疆天文台等共 ...会议网站：http://eawa2018.csp.escience.cn/ ...
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近日，国家天文科学数据中心对外发布了LAMOST光谱分类机器学习数据集，它基于LAMOST DR3光谱数据制成，经数据处理后形成了一个可用于光谱分类机器学习的标准数据集。近年来，国家天文科学数据中心充分挖掘天文数据潜力，积极推动科学数据在其他行业中的应用，同时促进天文领域中机器学习算法的研究。图1 天池大赛决赛现场 本次大赛吸引了来自不同地区、不同职业的怀有天文梦想的843支队伍、948人报名参加，选手覆盖中国大陆、中国香港、中国台湾、美国、澳大利亚等5个国家和地区，这些非天文专业的选手尝试设计出高效 ...图2 智源杯大赛官网 如果您和您的团队也对天文数据感兴趣，并希望利用LAMOST数据开展算法相关的实践与比赛，欢迎前往发布页面下载并使用。未来，中心计划针对更多的天文研究方向建设并发布高质量机器学习开放数据集，让更多人有机会使用天文数据开展算法研究与实践。
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兴隆2.16米望远镜、丽江2.4米望远镜、兴隆85厘米望远镜、兴隆80厘米望远镜、兴隆60厘米望远镜、BATC大视场巡天、南极巡天望远镜（AST3）、南极中国之星小望远镜阵（CSTAR）、中国恒星观测网络 ...中国科学院紫金山天文台、中国科学院上海天文台、中国科学院云南天文台、中国科学院新疆天文台、中国科学院高能物理研究所、中国极地研究中心、清华大学、北京大学、中国科学技术大学、厦门大学、南京大学、广州大学、天津大学、香港大学 ...、澳门科技大学、台湾中央大学、韩国天文与空间科学研究所、法国图卢兹天文台等近一百家天文研究机构及高校的用户提供服务，得到望远镜用户和望远镜运行团队的高度肯定。
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云南大学刘晓为 l FM8（星系磁场）：美国拉斯阿莫斯国家实验室Li Hui l FM9（太阳辐照度）：国家天文台姜杰 l FM10（空间和天体物理中的纳米粉尘）：北京师范大学姜碧沩、中国香港 ...上述列表如有遗漏还请同仁谅解） 亮点精选 l 大会开幕前一天召开的IAU执委会和研究部主席会议上发布了《IAU战略规划（2020-2030）》，批准了IAU新选的研究部、专业委员会和工作组机构 ...新选的研究部、专业委员会和工作组机构将在本次大会结束后就职。l 8月17日，庆祝IAU 100周年活动官方网站“100年，同一片星空下（100 Years, Under One Sky）”正式上线，网址为www.iau-100.org。
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中科院大气物理研究所、深圳国家气候观象台、北京大学、南京大学、北京师范大学、中国科学技术大学、山东大学威海分校、贵州大学、淮北师范大学、郑州轻工业学院、四川欧瑞特光电科技有限公司等17个大陆单位以及台湾中央大学、香港大学 ...
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此星表的共生双星候选体是用机器学习的方法得到的。
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我们使用机器学习技术有效的识别了新的共生星。这是一个新发现的共生星候选体星表。我们提供了相应的赤经赤纬和相关的星等信息。
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由于计算机和网络的普及，这些复杂的工作完全不需要我们去深入了解，因为计算机最能干的事情就是完成有规律且重复性很强的工作。虽然这个工作计算机也能做，但是天空实在是太复杂了。数以百万计的小行星、相机噪点、鬼影、宇宙射线等等都会被误以为是可疑目标。很多时候，计算机的判断能力远远不如人。这就需要一双眼睛来给计算机帮忙，人机结合，效率更高。</p> <p>该项目的初衷是让任何对新天体搜索感兴趣的普通民众都有机会参与到专业的天文发现中来，即使您没有任何天文基础，哪怕您只是一名小学生。
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也许，你就有机会和专业天文队伍合作找到那颗属于你的超新星。</p> <p style="text-indent: 2em"> 因此，该搜寻平台本质上就是一个网上看图平台。</p> <p style="text-indent: 2em"> 这让他意识到，中国的天文爱好者数量很多，如果能建立一个类似的网络平台，就能满足更多人对天文观测的热情。因此，他们决定把需要分类的星系照片放到网上，然后发动对天文感兴趣的人们通过互联网来对星系进行分类。几天之内，“星系动物园”就迅速吸引了大批天文爱好者。此外，平台也争取向天文爱好者提供更多知识、教程，并让他们获得与专业人员互动、交流的机会。</p> <p> 《中国科学报》 (2015-08-07 第8版 新知)</p> ...